【摘 要】
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语音特征提取问题取决于参数。针对特征参数识别准确性,通过核主成分分析方法应用于语音特征提取中。但核主成分分析方法的计算过于复杂,不利于提高系统实时性。为提高语音识
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语音特征提取问题取决于参数。针对特征参数识别准确性,通过核主成分分析方法应用于语音特征提取中。但核主成分分析方法的计算过于复杂,不利于提高系统实时性。为提高语音识别系统的鲁棒性和增强实时性,提出基于K-均值聚类的核主成分分析方法。通过K-均值聚类的方法对每个语音信号的语音帧进行聚类,采用聚类的中心代表类的特征,再用核主成分分析方法进行特征提取,不但减少了存储空间和计算的复杂度,而且通过把原始特征向量向低维子空间投影,达到降噪和去冗余的效果。仿真结果证明：所提方法在相似识别率的情况下提高了识别速度,能满足语
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